[发明专利]一种分布式自主机器人环境地图构建方法

权利要求书

1.一种分布式自主机器人环境地图构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1、每台自主移动机器人扫描周边环境建立局部地图，并将数据保存在本地数据库中同步给其他自主移动机器人；

步骤2、增量式地图更新：每台自主移动机器人中部署增量式地图更新模块，所述增量式地图更新模块包括地图增量解析组件和地图增量同步组件，增量式地图更新包括以下子步骤。

2.1通过自主移动机器人网联模块组建自主移动机器人集群；

2.2自主移动机器人探索新的地图信息：当工作区域环境发生动态变化，部分机器人探索到环境的变化后，将新的地图信息写入本地数据库；新增的地图数据内容即为地图增量数据，被写入二进制事件中，并保存在机器人本地日志文件中；

2.3地图增量解析：每台机器人将地图增量解析组件注册到网联模块，一旦某机器人探索到新的地图信息，其他机器人可通过网联模块选择是否与该机器人地图增量解析组件保持连接；一旦某机器人探索到新的地图信息，可通过本机上的地图增量解析组件将二进制事件转化为地图增量消息；转化后的地图增量消息保存在实例中，每一个地图数据表对应一个实例；

2.4获取地图增量消息：当某机器人探索到新的地图信息，并通过地图增量解析组件产生了地图增量消息，集群中其他机器人可通过网联模块订阅该机器人地图增量解析组件中的实例，从中获取地图增量消息；

2.5地图增量同步：其他机器人一旦获取该机器人的地图增量消息，可通过本机的地图增量同步组件将地图增量消息同步至自己的环境地图数据库中，并将地图增量数据建图成为环境子图。

步骤3、分布式地图融合：R＝{r₁，r₂，...，r_n}表示机器人集合，r₁，r₂，...，r_n表示每台机器人；M＝{m₁，m₂，...，m_n}表示机器人的局部地图集合，N＝{N₁，...，N_n}表示特征点集，其中任意一个局部地图的特征点集N_i＝{p₁，p₂，...，p_t}，其中i，n，t∈N⁺，i≤n；分布式地图融合包括以下子步骤：

3.1假设任意两个机器人r_k，r_j各自的局部地图为m_k，m_j，其中k，j∈N⁺，k≤n，j≤n，N_k＝{p_k1，p_k2，...，p_kt}，p_k1，p_k2，...，p_kt表示地图m_k中的一系列的特征点；N_j＝{p_j1，p_j2，...，p_js}，p_j1，p_j2，...，p_js表示地图m_j中的一系列的特征点；如果满足特征点p_k，p_j之间的距离小于距离阈值T₁，则把它当作一个相似点对，放入通信列表中；

3.2将通信列表容量记为M，设置距离阈值T₂，在通信列表中随机寻找满足式(1)和式(2)的两对点，并根据式(3)计算该两对点对应的校准参数(t_x，t_y，θ)；

|(A²+B²)-(C²+D²)|＜T₂ (1)

A²+B²≈C²+D² (2)

其中p′_k∈N_k，p′_j∈N_j，p′_k＝(x′_k，y′_k)，p′_j＝(x′_j，y′_j)是相似点对；A＝(x′_k-x′_j)，B＝(y′_k-y′_j)，C＝(x_k-x_j)，D＝(y_k-y_j)；

3.3在通讯列表中重复步骤3.2得到校准参数(t_x，t_y，θ)；如果某一校准参数(t_x，t_y，θ)满足通讯列表中其他T₃*M对的点，T₃∈(0，1)，表示此校准参数有效，结束步骤3.2，获取此时的校准参数，将满足条件的点对进行融合。